¿Qué es Modal?
Modal te permite ejecutar código Python en CPU y GPU en la nube sin gestionar servidores. Añades unas líneas a tu código para indicar qué hardware y qué paquetes necesita una función, y Modal arranca contenedores cuando llegan peticiones y los apaga cuando paran. Los equipos lo usan para servir sus propios modelos, ejecutar trabajos por lotes, hacer fine-tuning y alojar sandboxes de código para agentes de IA.
El plan Starter es gratuito e incluye $30 de cómputo al mes para hasta 3 personas. Team cuesta $250 al mes más el uso, con $100 de cómputo incluido. Las GPU se facturan por segundo; una H100 sale por unos $3.95 la hora, una A100 80GB por unos $2.50 y una B200 por unos $6.25. Modal también vende endpoints de inferencia compartidos facturados por token.
¿Cuánto cuesta Modal?
| Plan | Precio | Qué incluye |
|---|---|---|
| Starter | $0 + compute | Crédito de $30/mes, 3 puestos, 10 GPU a la vez |
| Team | $250/month + compute | Crédito de $100, puestos ilimitados, 50 GPU |
| Enterprise | Custom |
Starter $0 + cómputo (crédito de $30/mes, 3 puestos, 10 GPU a la vez); Team $250/mes + cómputo (crédito de $100, puestos ilimitados, 50 GPU); Enterprise a medida. Por segundo: H100 unos $3.95/hora, A100 80GB unos $2.50/hora, B200 unos $6.25/hora.
¿Merece la pena Modal?
Alquilar una GPU en AWS o Google Cloud suele implicar montar un clúster, escribir Dockerfiles y pagar la máquina mientras está parada.
Modal se salta todo eso. Escribes Python normal, marcas las funciones que necesitan GPU, y Modal construye el contenedor, lo escala y lo desmonta, facturando por segundos y nada cuando los contenedores bajan a cero. Es para quien quiere ejecutar su propio código, no llamar al modelo de otro.
Las tarifas principales son competitivas. La página de precios sale por unos $3.95 la hora para una H100 y $2.50 para una A100 80GB. Los multiplicadores son donde crecen las facturas: fijar una región cuesta de 1,15x a 1,75x, la ejecución no interrumpible 3x, y las sandboxes y los notebooks siempre se facturan a la tarifa de 3x. Por defecto, los contenedores siguen activos 60 segundos después de la última petición, y ese tiempo inactivo también lo pagas.
La escala de planes tiene un hueco. Starter permite 10 GPU a la vez y guarda los registros un día; Team, a $250 al mes, lo sube a 50 GPU y 30 días de registros. Los registros de auditoría, el inicio de sesión único con Okta y HIPAA son exclusivos de Enterprise, aunque Modal tiene un informe SOC 2 Type II para todos los clientes y ejecuta cada contenedor en su propia sandbox gVisor o microVM. Las entradas y salidas de las funciones se guardan hasta 7 días.
La pega: los modelos grandes arrancan despacio. La documentación de Modal dice que los contenedores arrancan en un segundo aproximadamente, pero cargar un modelo de decenas de gigabytes puede tardar minutos salvo que los pesos estén en caché o se usen instantáneas de memoria. Mantener contenedores calientes con min_containers elimina la espera a cambio de pagar GPU inactivas, lo que debilita el argumento del pago por segundo si tu tráfico es constante.
Nuestra opinión: si solo necesitas un modelo abierto popular detrás de una API, Together AI o Groq facturan por token y no te dejan contenedores que ajustar. Modal justifica su sobreprecio cuando el modelo, el flujo o la sandbox del agente son tuyos.
Dónde se gana su sitio
Una startup de ML de dos personas que sirve un modelo de 8B ajustado
Poner un modelo propio detrás de un endpoint sin contratar DevOps
Despliega un endpoint web en una L40S a unos $1.95 por hora de tiempo activo. El tráfico irregular encaja con el escalado a cero; un modelo que debe responder en menos de un segundo necesita un contenedor caliente, que a 720 horas cuesta unos $1.400 al mes.
Un ingeniero de datos que genera embeddings de 50 millones de documentos cada trimestre
Ejecutar un gran trabajo por lotes sin mantener GPU reservadas
Reparte el trabajo con .map() entre muchas A10 a $1.10 la hora cada una; el límite de 10 GPU simultáneas de Starter lo hace lento, así que el trabajo suele justificar el límite de 50 GPU de Team por $250 al mes.
Una empresa de agentes de IA que ejecuta código no fiable de usuarios
Dar a cada sesión de agente una sandbox aislada
Modal Sandboxes aísla cada sesión con gVisor o microVM, pero factura la CPU a 3x la tarifa de las funciones, unos $0.142 por hora de núcleo. Las entradas y salidas se guardan hasta 7 días, lo que importa con datos de clientes.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- pip install modal, ejecuta modal setup para autenticarte y modal run sobre una función decorada; el primer resultado en GPU tarda minutos, no lo que cuesta montar un clúster.
- Integraciones
- SDK de Python, endpoints web, tareas cron, volúmenes, secretos y, en Enterprise, facturación con gasto comprometido de AWS o GCP a través de los marketplaces en la nube.
- Datos y privacidad
- SOC 2 Type II; entradas y salidas de funciones guardadas hasta 7 días, las cargas de los endpoints no se almacenan; HIPAA solo en Enterprise; registros guardados 1 día en Starter y 30 en Team.
- Coste a escala
- Una H100 funcionando sin parar cuesta unos $2.840 al mes a tarifas base, y sube a unos $8.530 si debe ser no interrumpible, más la cuota de Team de $250.
- Límites
- Starter permite 100 contenedores y 10 GPU a la vez, Team 5.000 y 50; los contenedores inactivos se facturan 60 segundos por defecto; los endpoints compartidos se facturan por token fuera de los créditos incluidos.
Lo bueno
- Decoradores de Python normales en lugar de Dockerfiles y clústeres
- Facturación por segundo que baja a cero cuando está inactivo
- H100 por unos $3.95 la hora, A100 80GB por unos $2.50
- SOC 2 Type II y aislamiento gVisor o microVM por contenedor
Lo malo
- Fijar región, las ejecuciones no interrumpibles y las sandboxes cuestan de 1,15x a 3x
- Los modelos grandes tardan minutos en arrancar en frío sin instantáneas ni contenedores calientes
- $250 al mes para pasar de 10 GPU simultáneas
- SSO, registros de auditoría y HIPAA solo en Enterprise
Ideal para
Desarrolladores de Python y equipos de ML que quieren servir modelos propios o ejecutar trabajos en GPU sin gestionar servidores.
Alternativas a Modal
Modal: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena Modal?
- Modal convierte una función de Python en un servicio de GPU con menos ceremonia que cualquier nube de la que hayamos leído, y cobra un sobreprecio en cuanto necesitas garantías. Le damos un 4.5 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta Modal?
- Starter $0 + cómputo (crédito de $30/mes, 3 puestos, 10 GPU a la vez); Team $250/mes + cómputo (crédito de $100, puestos ilimitados, 50 GPU); Enterprise a medida. Por segundo: H100 unos $3.95/hora, A100 80GB unos $2.50/hora, B200 unos $6.25/hora.
- ¿Qué inconvenientes tiene Modal?
- Fijar región, las ejecuciones no interrumpibles y las sandboxes cuestan de 1,15x a 3x; los modelos grandes tardan minutos en arrancar en frío sin instantáneas ni contenedores calientes; $250 al mes para pasar de 10 GPU simultáneas; sSO, registros de auditoría y HIPAA solo en Enterprise.
- ¿Para quién es Modal?
- Desarrolladores de Python y equipos de ML que quieren servir modelos propios o ejecutar trabajos en GPU sin gestionar servidores.
- ¿Cuánto cuesta Modal para un equipo o en producción?
- Una H100 funcionando sin parar cuesta unos $2.840 al mes a tarifas base, y sube a unos $8.530 si debe ser no interrumpible, más la cuota de Team de $250.
- ¿Es Modal seguro para los datos de la empresa?
- SOC 2 Type II; entradas y salidas de funciones guardadas hasta 7 días, las cargas de los endpoints no se almacenan; HIPAA solo en Enterprise; registros guardados 1 día en Starter y 30 en Team.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a Modal?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son Replicate, Together AI, Hugging Face y Fireworks AI.
Respuestas comprobadas el 22 oct 2026.